Ученые из Корнеллского университета (США) представили инновационный подход к спортивной аналитике, адаптировав метод расчета электронной структуры систем многих частиц, используемый в квантовой физике и квантовой химии. Результаты их исследования были опубликованы в журнале Scientific Reports и привлекли внимание специалистов в области спортивной науки и аналитики.
Применение квантовых методов в спорте
Основная цель исследования заключалась в прогнозировании вероятного количества победных очков, которые команды могут набрать в нападении, основываясь на позиционировании игроков на площадке. Ученые использовали расширенную модель классической теории функционала плотности, что позволило им создать точные прогнозы на основе специфических данных.
Для анализа были собраны данные о движении баскетболистов в период с начала сезона НБА-2022/2023 до 20 января 2023 года. Специалисты применили современные технологии компьютерного зрения и машинного обучения, чтобы отслеживать положение 10 игроков и мяча на площадке. Это позволило создать обширную базу данных, необходимую для обучения модели.
Команда исследователей сосредоточила внимание на 50 самых результативных игроках лиги, которые чаще всего выходили на паркет в течение четырех месяцев. В числе участников анализа оказался и знаменитый разыгрывающий «Голден Стэйт Уорриорз» Стефен Карри. Исследование включало анализ позиций игроков и мяча в их руках за три секунды до броска, что является критически важным моментом в игре.
Используя метод DFFT (Discrete Fourier Transform), ученые смогли предсказать, где, вероятнее всего, окажется отдельный игрок в момент броска, и какой результат он сможет показать. Это создало уникальную возможность для тренеров и аналитиков, позволяя им более точно оценивать потенциал команды и отдельных игроков.
Одним из интереснейших аспектов исследования стала концепция «гравитации игрока». Этот термин описывает, как игроки без мяча могут привлекать защитников к себе, создавая угрозу для соперника. В случае Стефена Карри, его «гравитация» оказалась очень высокой вблизи трехочковой линии, что подчеркивает его опасность как бросающего игрока. В то же время, вблизи кольца его влияние на защиту было несколько меньше, чем у многих других баскетболистов.
Этот новый подход позволяет глубже понять, как различные игроки влияют на динамику игры, даже когда они не владеют мячом. Это открывает новые горизонты для тренеров, которые могут использовать эти данные для разработки более эффективных стратегий.
Будущее спортивной аналитики
Следующим шагом в исследовании станет изучение концепции «защитного IQ». Это понятие включает в себя совокупность инстинктов спортсмена и его способности предугадывать сценарии до их развития. Спортивная аналитика на основе больших данных может стать ключом к созданию успешных команд и завоеванию медалей на международной арене.
Чтобы лучше понять, как «защитный IQ» влияет на игру, ученые планируют провести дополнительные исследования. Они будут анализировать, как различные факторы, такие как скорость реакции, понимание игры и способность к предвидению, влияют на поведение защитников и их взаимодействие с атакующими игроками. Это может привести к созданию более точных моделей, которые помогут командам оптимизировать свои стратегии.
Современные технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, уже активно используются в спортивной аналитике. Однако адаптация квантовых методов добавляет новый уровень сложности и точности в анализ данных. Эти технологии могут помочь командам не только в прогнозировании результатов, но и в разработке индивидуальных тренировочных программ для игроков.
Использование алгоритмов, основанных на квантовых принципах, позволяет обрабатывать и анализировать огромные объемы данных с высокой скоростью. Это может существенно сократить время, необходимое для анализа матчей и подготовки к ним, а также повысить качество принимаемых решений.
Влияние на тренерские стратегии
Анализ данных, полученных в ходе исследования, может кардинально изменить подход тренеров к подготовке команд. Вместо интуитивных решений и традиционных методов, тренеры смогут опираться на научно обоснованные данные. Это позволит им более эффективно распределять роли игроков, разрабатывать индивидуальные стратегии и адаптироваться к стилю игры соперника.
Тренеры, использующие такие методы, могут быстрее выявлять слабые места в игре своей команды и соперников, а также разрабатывать меры по их устранению. Например, если данные показывают, что определенный игрок имеет высокую «гравитацию», тренер может решить сосредоточить защиту на нем, чтобы снизить его влияние на игру.
Исследование ученых из Корнеллского университета открывает новые горизонты в области спортивной аналитики, показывая, как современные научные методы могут быть адаптированы для решения практических задач. Применение квантовых методов в анализе спортивных данных не только углубляет понимание игры, но и создает новые возможности для тренеров и игроков.
Спортивная аналитика, основанная на больших данных и инновационных подходах, имеет потенциал изменить мир спорта, превратив его в более предсказуемый и управляемый процесс. В дальнейшем подобные исследования могут привести к значительным успехам не только в баскетболе, но и в других видах спорта, что делает их особенно актуальными в современном мире.
Такой подход к анализу данных может также повысить интерес зрителей к играм, так как более точные прогнозы и стратегии создадут более захватывающие и динамичные матчи. В конечном итоге, использование квантовых методов в спортивной аналитике может стать важным шагом к повышению качества игр и достижения выдающихся результатов на высшем уровне.
